表优化策略

在设计Oracle分区表时，首要考虑分析各分区的数据量，然后为每个分区规划相应的表空间。重点包括大表的识别、大表的分区方法及分区表空间的设计。

在全表扫描中，Oracle会读取表中所有行，检查每一行是否满足WHERE条件。Oracle顺序读取分配给表的每个数据块，直到读到表的最高水线（HWM）。使用多块读操作可以显著减少I/O次数，提高系统吞吐量。全表扫描时，每个数据块只被读一次。值得注意的是，delete操作不影响HWM，因此删除所有数据后，若不使用truncate命令，HWM值仍会保留，导致全表扫描时间不变。Oracle 10G后可手动收缩HWM。FTS模式下，读取的数据会放入高速缓存的LRU列表尾部，以优化内存使用。使用全表扫描的条件：在较大表上，只有当提取的数据超过总量的5%-10%时，或需要使用并行查询功能时，才建议使用全表扫描。

在进行数据库表设计时，重要的一环是优化策略。设计者需要考虑如何最大化数据库性能和效率。

在数据库表的优化过程中，有几个关键的要素和技术点： 数据块的大小：合理设定数据块大小可以提高I/O效率。 本地自动段管理：启用自动段管理可以减少手动操作，优化存储空间。 存储参数 (initial)：设置合适的初始存储大小参数，避免存储空间的浪费。 初始initrans：控制多用户并发操作，合理设置可以避免锁等待。 并行度参数：根据表数据量和查询需求设置并行度，有助于加快查询速度。 keep_cache_size：将频繁访问的表或索引保留在缓存中，提高访问效率。 减少不必要的索引：过多的索引会影响插入和更新性能，应保留必要的索引。 分区技术：根据数据特性分区表，便于管理和优化查询性能。 临时表和回滚段：合理利用临时表，减少对主表的影响；优化回滚段，避免事务冲突。 通过以上策略，数据库性能优化可以实现更高的效率，满足复杂业务场景需求。

表间连接，即Join，是一种试图将两个表结合的谓词。每次仅能连接两个表，也可称为表关联。尽管相关的row source可以并行访问，但Join过程通常是串行操作。不同的连接方法各有优缺点，只有在特定条件下才能充分发挥其优势。表的连接顺序对查询效率影响巨大。通过选择驱动表并应用特定限制条件，可以提高连接效率。

表间连接是一种试图将两个表结合在一起的谓词，每次只能连接两个表。表连接也称为表关联。尽管可以并行读取连接的两个row source的数据，但Join过程的大多数步骤仍是串行操作。不同的连接方法各有优缺点，只有在特定条件下才能发挥最大优势。查询效率受到row source连接顺序的显著影响。通过优化表间连接顺序，特别是将限制条件应用于驱动表，可以显著提高连接效率。

对大表绑定高速缓存，增大I/O缓冲池。 选择适当的锁机制。 SQL语句优化，建立必要的索引（考虑写操作，索引数量不超过4个）。 使用临时表处理大表连接。 当前关系型数据库的索引技术能确保百万级别表的快速查询，千万级以上的表操作可以考虑表分区。

DB2表空间的检查与优化是数据库管理中关键的任务之一。在数据库运行过程中，通过附录1中的DB2表空间状态列表，可以详细了解各表空间的当前状态和性能特征。

随着数据库技术的不断演进，设计Oracle数据库表的方法也在不断创新和优化。

通用原则是，嵌套循环连接和散列连接在所有表上应始终使用索引，除了排序合并连接外，尽量避免全表扫描。优化步骤包括：1）检查执行计划中的全表扫描，如有发现，考虑使用索引提示或规则提示强制使用索引；2）比较不同连接技术查询的执行时间，通过成本优化器进行调整。